Más de 30 preguntas y respuestas de la entrevista de Hadoop

Bueno, las estadísticas de Forbes afirman que hasta el 90% de las organizaciones globales están utilizando análisis de big data para crear sus informes de inversión.

Con la creciente popularidad de Big Data, el número de aperturas de trabajo de Hadoop está aumentando más que antes.

Entonces, para ayudarlo a obtener ese papel experto en Hadoop, puede usar estas preguntas y respuestas de la entrevista que hemos reunido para usted en este artículo para ayudarlo a obtener una entrevista.

Quizás conocer hechos como el rango de salario que hacen que Hadoop y los roles de Big Data lucrativos lo motivarán a obtener esa entrevista, ¿verdad?🤔

• Según realmente. com, el salario medio para un desarrollador de Big Data de Hadoop en los EE. UU. Es de $ 144, 000.
• Según itjobswatch. co. uk, el salario promedio de un desarrollador de Big Data Hadoop es de £ 66, 750.
• En India, una fuente en ADE ADME afirma que su salario promedio es de £ 16, 000, 000.

Rentable, ¿no te parece? Ahora vamos a aprender más sobre Hadoop.

¿Qué es Hadoop?

Hadoop es una plataforma popular escrita en Java que utiliza modelos de programación para procesar, almacenar y analizar grandes conjuntos de datos.

Por defecto, su diseño permite escalar de servidores individuales a múltiples máquinas que ofrecen cómputo y almacenamiento local. Además, su capacidad para detectar y manejar fallas en el nivel de aplicación que resultan en una alta disponibilidad de servicios hace que Hadoop sea bastante robusta.

Saltemos directamente a las preguntas frecuentes de la entrevista de Hadoop y sus respuestas correctas.

Preguntas y respuestas de la entrevista de Hadoop

¿Qué es una unidad de almacenamiento en Hadoop?

Respuesta: Una unidad de almacenamiento de Hadoop se llama sistema de archivos distribuido Hadoop (HDFS).

¿En qué se diferencia el almacenamiento de la red del sistema de archivos distribuidos Hadoop?

Respuesta: HDFS, que es el almacenamiento principal de Hadoop, es un sistema de archivos distribuido que almacena archivos grandes utilizando hardware público. Por otro lado, NAS es un servidor de almacenamiento de computadora a nivel de archivo que proporciona a grupos heterogéneos de clientes acceso a datos.

Si bien el almacenamiento de datos NAS se realiza en hardware dedicado, HDFS distribuye bloques de datos a todas las máquinas en un clúster Hadoop.

NAS utiliza dispositivos de almacenamiento de alta gama, que es bastante costoso, mientras que el hardware estándar utilizado en HDFS es rentable.

NAS almacena por separado los datos calculadores, lo que los hace inadecuados para MapReduce. En contraste, el diseño de HDFS le permite funcionar con la infraestructura de MapReduce. El cálculo se mueve a los datos en el entorno MapReduce, no en los datos para el cálculo.

Explica MapReduce en Hadoop y reorganiza

R: MapReduce se refiere a dos tareas diferentes que realizan los programas Hadoop para proporcionar una gran escalabilidad entre cientos o miles de servidores en un clúster de Hadoop. Por otro lado, barajando las transferencias de la salida del mapa de los mapeadores a los reduslers requeridos en MapReduce.

Un vistazo a la arquitectura de cerdo Apache

Arquitectura de cerdo apache

Respuesta. La arquitectura de cerdo Apache tiene un intérprete latino de cerdo que procesa y analiza grandes conjuntos de datos utilizando scripts latinos de cerdo.

Apache Pig también consiste en conjuntos de conjuntos de datos con los que se realizan operaciones de datos como fusionar, carga, filtrado, clasificación y agrupación.

El lenguaje latino de cerdo utiliza mecanismos de tiempo de ejecución, como concesiones de concesiones, UDF y incorporado para escribir scripts de cerdo que realicen las tareas necesarias.

Pig simplifica el trabajo de los programadores al convertir estos scripts escritos en una serie de trabajos de reducción de mapas.

Los componentes de la arquitectura Apache Pig incluyen:

• Analizador: procesa scripts de cerdo verificando la sintaxis del script y realizando la verificación de tipo. La salida del analizador representa operadores latinos de cerdo y operadores lógicos y se llama DAG (gráfico acíclico dirigido).
• Optimizador: el optimizador implementa optimizaciones lógicas como la proyección y la compresión en el DAG.
• Compilador: compila el plan lógico optimizado del optimizador a una serie de trabajos de MapReduce.
• Motor de ejecución: aquí es donde tiene lugar la ejecución final de los trabajos de MapReduce al resultado deseado.
• Modo de ejecución. Los modos de ejecución en Apache Pig incluyen principalmente local y Reduce de mapas.

Respuesta. El servicio Metastore en Metastore local se ejecuta en el mismo JVM que Hive, pero se conecta a una base de datos que se ejecuta en un proceso separado en la misma computadora o una computadora remota. Por otro lado, una metastora en Metastore remota se ejecuta por su propia JVM separada del JVM del servicio de colmena.

¿Cuáles son las cinco V de Big Data?

R: Estas cinco letras denotan las características principales de Big Data. Incluyen:

• A: El combinador actúa como un mini-reductor. Recibe y procesa datos de las tareas del mapa y luego pasa los datos de salida a la fase de reductor.
• Record Header interactúa con InputSplit y convierte los datos en pares de valor clave para que el módulo de mapeo pueda leerlo correctamente.
• El particionador es responsable de determinar el número de tareas reducidas necesarias para resumir los datos y confirmar cómo se envía la salida de la fusión al reductor. El particionador también administra la distribución clave de los datos de salida del mapa intermedio.
• Mencione las diferentes distribuciones de Hadoop específicas del proveedor.

Respuesta. Los diversos proveedores que extienden las capacidades de Hadoop incluyen:

Plataforma abierta de IBM.

CLUUDERA CDH Hadoop Distribución

• Mapr Hadoop Distribución
• Amazon Elastic MapReduce
• Plataforma de datos de Hortonworks (HDP)
• Suite fundamental de big data
• DataStax Enterprise Analytics
• Microsoft Azure Hdinsight es una distribución basada en la nube de Hadoop.

¿Por qué es tolerante a HDFS Fault?

• Respuesta: HDFS replica datos en diferentes nodos de datos, lo que lo hace tolerante a la falla. El almacenamiento de datos en diferentes nodos permite que los datos se recuperen de otros nodos cuando falla un modo.
• Diferencias entre la federación y la alta disponibilidad.<>R: La federación HDFS proporciona tolerancia a fallas, lo que garantiza el flujo de datos continuos en un nodo cuando otro nodo falla. Por otro lado, la alta disponibilidad requeriría dos computadoras separadas al configurar un NameNode activo y un NameNode secundario en las computadoras primero y segunda por separado.
• Una federación puede tener un número ilimitado de Namenodes no enlaces, mientras que en el modo de alta disponibilidad, solo dos nanodos vinculados, el activo y el espera, están disponibles y funcionan continuamente.

NameNodes in Federation comparten un grupo de metadatos, y cada Namenode tiene su propio grupo dedicado. Sin embargo, en alta disponibilidad, los Namenodes activos ejecutan cada uno a la vez, mientras que los Namenodes en espera permanecen inactivos y solo ocasionalmente actualizan sus metadatos.

¿Cómo sé el estado de los bloques y la salud del sistema de archivos?

Respuesta. Utiliza el comando HDFS FSCK /, ya sea a nivel de usuario raíz o en un directorio separado, para verificar el estado de salud del sistema de archivos HDFS.

El comando HDFS FSCK utilizado es:

dfs-fsck. log

-Chiles: imprime los archivos que está verificando.

-Locaciones: imprime las ubicaciones de todos los bloques en el cheque.

Comando para verificar el estado de los bloques:

HDFS FSC K-FILE S-BLOCKS

• : Inicia la verificación desde la ruta especificada aquí.
• – Bloques: imprime bloques de archivos durante el pago
• ¿Cuándo usa los comandos Rmadmin-Refreshnodes y Dfsadmin-Refreshnodes?
• R: Estos dos comandos son útiles para actualizar la información del nodo, ya sea durante la puesta en marcha o después de que el nodo haya completado la puesta en marcha.
• El comando dfsadmin-refreshnodes inicia el cliente HDFS y actualiza la configuración de NameNode. El comando RMADMIN-REFRESHNODES, por otro lado, realiza tareas administrativas de ResourceManager.
• ¿Qué es un punto de control?
• R: Un punto de control es una operación que fusiona los cambios más recientes del sistema de archivos con la FSIMAGE más reciente para que los archivos de registro de edición sigan siendo lo suficientemente pequeños como para acelerar el proceso de inicio de NameNode. El punto de control ocurre en el NameNode secundario.
• ¿Por qué utilizamos HDFS para aplicaciones con grandes conjuntos de datos?

R: HDFS proporciona una arquitectura Datanode y NameNode que implementa un sistema de archivos distribuido.

Estas dos arquitecturas proporcionan acceso a datos de alto rendimiento a través de grupos Hadoop escalables. Su NameNode almacena metadatos del sistema de archivos en la memoria principal, lo que resulta en una huella de memoria que limita el número de archivos del sistema de archivos HDFS.

¿Qué hace el comando JPS?

Respuesta. El comando de comando del estado del proceso de la máquina virtual de Java (JPS) si ciertos Daemons de Hadoop se están ejecutando, incluidos Nodemanager, DataNode, Namenode y ResourceManager. Se requiere que este comando se ejecute desde la raíz para verificar los nodos de los trabajadores en el host.

¿Qué es la «ejecución especulativa» en Hadoop?

Respuesta. Es un proceso en el que el nodo maestro en Hadoop, en lugar de fijar tareas lentas detectadas, ejecuta otra instancia de la misma tarea que una tarea de respaldo (tarea especulativa) en otro nodo. La ejecución especulativa ahorra mucho tiempo, especialmente bajo cargas de trabajo pesadas.

Nombre tres modos en los que Hadoop puede ejecutar.

Respuesta. Los tres nodos principales en los que se ejecuta Hadoop incluyen:

El nodo independiente es el modo predeterminado en el que se ejecutan los servicios de Hadoop utilizando el sistema de archivos local y un solo proceso de Java.

hdfs fsck / -files --blocks –locations>Un nodo pseudo-distribuido ejecuta todos los servicios de Hadoop utilizando una sola implementación de Hadoop.

• Un nodo completamente distribuido ejecuta los servicios de Hadoop maestro y esclavo utilizando nodos separados.
• ¿Qué es UDF?

R: UDFS (funciones definidas por el usuario) le permite codificar sus propias funciones personalizadas que puede usar para procesar los valores de la columna durante una consulta de Impala.

¿Qué es un DISTSP?

• Respuesta. En resumen, DISTCP o copia distribuida es una herramienta útil para una gran copia de datos entre grupos o intra-clúster. Utilizando MapReduce, DISTCP implementa efectivamente una copia distribuida de una gran cantidad de datos, entre otras tareas, como el manejo de errores, la recuperación y los informes.
• Respuesta. La tienda Hive Metadata es un servicio que almacena metadatos de colmena Apache para tablas de colmena en una base de datos relacional como MySQL. Proporciona una interfaz API al servicio de la tienda Metadata que permite el acceso a los metadatos.

Dé la definición de RDD.

Respuesta: RDD, que significa conjuntos de datos distribuidos resilientes, es una estructura de datos de chispa y una colección distribuida inmutable de sus elementos de datos que se calculan en diferentes nodos en el clúster.

¿Cómo puedo incorporar bibliotecas nativas en los trabajos de hilo?

R: Puede implementar esto, ya sea usand o-djava. library. ruta en el comando o configurando ld+biblioteca_path en el archivo . bashrc usando el siguiente formato:

mapreduce. map. env

Ld_library_path = $ ld_library_path:/path/to/my/libs

Explique el «Wal» en HBase.

Respuesta. El registro anticipatorio de Wald (WAL) es un protocolo de recuperación que escribe cambios en los datos de Memstore en HBase al almacenamiento de archivos. El WAL recupera estos datos en caso de falla de un servidor regional o antes de que se purgue la memoria.

¿El hilo es un reemplazo para Hadoop Mapreduce?

R: No, el hilo no es un reemplazo para Hadoop Mapreduce. En cambio, MapReduce es compatible con la poderosa tecnología Hadoop 2. 0 o MapReduce 2.

¿Cuál es la diferencia entre orden y ordenar en Hive?

Respuesta. Aunque ambos comandos recuperan los datos en Hive de manera ordenada, los resultados del uso de la clasificación por solo se pueden ordenar parcialmente.

Además, Sort By requiere un reductor para ordenar las filas. Estos reductores requeridos para la salida final también pueden ser múltiples. En este caso, la salida final puede ordenarse parcialmente.

Por otro lado, el orden por solo requiere un reductor para el orden general de la salida. También puede usar la palabra clave límite, que reduce el tiempo de clasificación general.

• ¿Cuál es la diferencia entre Spark y Hadoop?
• Respuesta. Si bien tanto Hadoop como Spark son plataformas de procesamiento distribuido, su diferencia clave es el procesamiento. Si bien Hadoop es eficiente para el procesamiento por lotes, Spark lo es para el procesamiento en tiempo real.
• Además, Hadoop principalmente lee y escribe archivos en HDFS, mientras que Spark utiliza el concepto de conjunto de datos distribuido resistente para procesar datos en RAM.

Según su latencia, Hadoop es un entorno informático de alta latencia sin modo interactivo para el procesamiento de datos y Spark es un entorno informático de baja latencia que procesa los datos de forma interactiva.

Compara Sqoop y Flume.

R: Sqoop y Flume son herramientas de Hadoop que recopilan datos recopilados de varias fuentes y los cargan en HDFS.

Sqoop (SQL-to-Hadoop) extrae datos estructurados de bases de datos que incluyen Teradata, MySQL, Oracle, etc., mientras que Flume es útil para extraer datos no estructurados de fuentes de bases de datos y cargarlos en HDFS.

En cuanto a los eventos gestionados, Flume está controlado por eventos, mientras que Sqoop no está controlado por eventos.

Sqoop utiliza una arquitectura basada en conectores, donde los conectores saben cómo conectarse a otra fuente de datos. Flume utiliza una arquitectura basada en agentes, siendo el código escrito el agente responsable de obtener los datos.

Debido a su naturaleza distribuida, Flume puede recopilar y fusionar datos fácilmente. Sqoop es útil para transferir datos en paralelo, lo que da como resultado múltiples archivos en la salida.

Explique BloomMapFile.

Respuesta: BloomMapFile es una clase que amplía la clase MapFile y utiliza filtros Bloom dinámicos para proporcionar una verificación rápida de la membresía clave.

 Enumere la diferencia entre HiveQL y PigLatin. Respuesta. Si bien HiveQL es un lenguaje declarativo similar a SQL, PigLatin es un lenguaje de flujo de datos de procedimiento de alto nivel.

¿Qué es la limpieza de datos?

Respuesta. La limpieza de datos es el proceso crítico de eliminar o corregir errores de datos detectados, que incluyen datos incorrectos, incompletos, corruptos, duplicados y con formato incorrecto en un conjunto de datos.

Este proceso tiene como objetivo mejorar la calidad de los datos y brindar información más precisa, consistente y confiable para la toma de decisiones efectivas en la organización.

Conclusión💃

Con el aumento actual de Big Data y las ofertas de trabajo relacionadas con Hadoop, puede mejorar sus posibilidades de conseguir un trabajo. Las preguntas y respuestas de la entrevista de Hadoop en este artículo lo ayudarán en su próxima entrevista de trabajo.

Además, puede utilizar buenos recursos para aprender sobre Big Data y Hadoop.

toadmin. ru.